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韩孟涛

作品数:4 被引量:7H指数:1
供职机构:空军工程大学航空航天工程学院航空自动控制工程系更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电气工程机械工程航空宇航科学技术更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇机械工程
  • 1篇电气工程
  • 1篇航空宇航科学...

主题

  • 3篇支持向量
  • 3篇支持向量机
  • 3篇最小二乘
  • 3篇最小二乘支持...
  • 3篇向量机
  • 2篇遗传算法
  • 2篇LS-SVM
  • 1篇油液
  • 1篇油液分析
  • 1篇油液分析技术
  • 1篇润滑油
  • 1篇时间序列
  • 1篇奇异性检测
  • 1篇挖掘机
  • 1篇小波
  • 1篇小波变换
  • 1篇模极大值
  • 1篇磨损
  • 1篇磨损状态
  • 1篇基于小波变换

机构

  • 4篇空军工程大学

作者

  • 4篇王伟平
  • 4篇韩孟涛
  • 3篇黄永武

传媒

  • 2篇仪表技术
  • 1篇液压与气动
  • 1篇信息化纵横

年份

  • 4篇2009
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
基于小波变换的信号奇异性检测的研究被引量:6
2009年
介绍小波变换的基本理论以及基于小波变换模极大值的信号奇异性检测方法,并在MATLAB下进行了仿真实验。实验表明,小波变换有着傅立叶变换无法比拟的良好效果。
韩孟涛王伟平
关键词:小波变换奇异性检测模极大值
基于LS-SVM的挖掘机磨损状态监控被引量:1
2009年
为了减少挖掘机磨损,延长内部机件的使用寿命,需要对挖掘机采用润滑措施。因此对液压油进行油液监控显得格外重要。通过对液压油本身的分析与液压油携带的磨损颗粒分析,可达到对挖掘机工作状况的实时监控,从而及时地对挖掘机潜在故障进行预报并及时排除。考虑到时间与金属磨损量的关系,我们需要研究润滑油中金属含量的变化趋势,该文提出了一种基于LS-SVM预测模型对挖掘机液压油中铁元素含量值的时间序列变化趋势进行分析预测,通过与时间序列预测模型进行比较,能够很好地确定铁元素在磨损过程中的变化趋势,从而准确地监控挖掘机工作状态。
黄永武王伟平韩孟涛
关键词:最小二乘支持向量机故障诊断油液分析技术
基于LS-SVM的航空润滑油金属含量分析
2009年
在航空润滑油光谱分析故障诊断中,对润滑油浓度的变化趋势进行预测是油液光谱分析故障诊断的重要内容之一。针对这一分析方法,介绍了最小二乘支持向量机并对航空发动机滑油系统铁元素浓度的变化趋势进行了预测;并采用遗传算法对最小二乘支持向量机的参数进行优化,通过与灰色模型的预测结果作比较,其结果表明,优化后的最小二乘支持向量机的预测精度高,具有很好的泛化能力和学习能力。
黄永武王伟平韩孟涛
关键词:最小二乘支持向量机遗传算法
发动机磨损状态的改进LS-SVM监控研究
2009年
介绍最小二乘支持向量机对航空发动机滑油系统铁元素浓度的变化趋势进行预测;并采用遗传算法对最小二乘支持向量机的参数进行优化。通过与时间序列分析的预测结果相比较,仿真实验结果表明:得到的最小二乘支持向量机的预测精度高,具有很好的泛化能力和学习能力。
黄永武王伟平韩孟涛
关键词:最小二乘支持向量机遗传算法时间序列
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